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Enregistrement W4417503751 · doi:10.1002/ejp.70194

Standardising the Collection of Socio‐Demographic Data in Pain Research

2025· letter· en· W4417503751 sur OpenAlexaffabout
Emma L. Karran, Aidan G Cashin, Alessandro Chiarotto, Saurab Sharma, Trevor Barker, Mark Boyd, Lara Maxwell, Vina Mohabir, Jennifer Petkovic, Peter Tugwell, G. Lorimer Moseley

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pain · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHealth CanadaOttawa HospitalHospital for Sick ChildrenBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMedical Research Future FundNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilZonMwInternational Association for the Study of Pain
Mots-clésData collectionAudience measurementDiversity (politics)Set (abstract data type)Equity (law)DocumentationAlternative medicineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,495
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,794
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4950,794
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0050,016
Communication savante0,0190,027
Science ouverte0,0090,022
Intégrité de la recherche0,0180,029
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,008

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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